Jurnal Algoritme Vol. 1, No. 2, April 2021, Hal. 121-133
Perbandingan Akurasi Pengenalan Kadar Semen Dan Pasir Berdasarkan Ukuran Citra Dengan Backpropagation
1 Satria.A, 2 Dr. Gasim, S.Kom, M.Si, 3 Desy Iba Ricoida, S.T., M.T.I
1,2,3 STMIK GI MDP; Jalan Rajawali 14, Palembang, 0711-376-400 Teknik Informatika, STMIK GI MDP, Palembang e-mail: 1 satriaa897@mhs.mdp.ac.id , 2 gasim@mdp.ac.id, 3 desih@mdp.ac.id

## Abstrak
Penelitian ini mengangkat topik terkait dengan identifikasi jenis campuran semen dan pasir pada material yang sudah kering menggunakan kecerdasan buatan. Namun belum diketahui pada ukuran citra berapa yang memiliki tingkat pengenalan yang terbaik dalam penelitian tersebut. Penelitian ini membandingkan tingkat akurasi pengenalan kadar semen dan pasir berdasarkan ukuran citra. Jenis campuran semen dan pasir yang digunakan adalah 1:1, 1:1.5, 1:2, 1:2.5, 1:3, dan 1:3.5. Data yang digunakan sebanyak 570 citra yang terdiri dari 450 citra latih dan 120 citra uji pada setiap ukuran citranya. Metode pengenalan menggunakan jaringan syaraf tiruan dengan algoritma backpropagation, dengan input berupa nilai tekstur dari hasil ekstraksi ciri menggunakan fitur GLCM  dari citra campuran semen dan pasir. Pengujian sistem dilakukan dengan variasi ukuran cropping citra yaitu 550x550 piksel, 450x450 piksel, 350x350 piksel, 250x250 piksel, dan 150x150 piksel. Tingkat akurasi tertinggi didapatkan pada ukuran citra 550x550 piksel yaitu sebesar 89.17% dengan hasil pengenalan sebanyak 107 dari 120 data uji. Hasil dari penelitian ini dapat digunakan sebagai referensi pada penelitian lanjutan dengan objek karakter sejenis ataupun objek yang sama.
Kata kunci : Ukuran Citra, GLCM, Backpropagation .

## Abstract
This research raises a topic related to the identification of the type of mixture of cement and sand in dry material using artificial intelligence. However, it is not yet known which image size has the best recognition rate in the study. This study compares the level of accuracy of recognition of cement and sand levels based on image size. The type of cement and sand mixture used is 1: 1, 1: 1.5, 1: 2, 1: 2.5, 1: 3, and 1: 3.5. The data used were 570 images consisting of 450 training images and 120 test images at each image size. The recognition method uses an artificial neural network with a backpropagation algorithm, with the input in the form of a texture value from the feature extraction results using the GLCM feature from the image of a mixture of cement and sand. System testing is done by varying the image cropping size, namely 550x550 pixels, 450x450 pixels, 350x350 pixels, 250x250 pixels, and 150x150 pixels. The highest level of accuracy is obtained at the image size of 550x550 pixels, which is 89.17% with the recognition results of 107 from 120 test data. The results of this study can be used as a reference in further research with similar character objects or the same objects.
Keywords : Image Size, GLCM, Backpropagation.

## 1. PENDAHULUAN
Infrastruktur merupakan roda penggerak pertumbuhan ekonomi suatu negara. Pembangunan infrastruktur ini menjadi faktor penentu keberhasilan dalam pembangunan bangsa. Perkembangan infrastruktur dengan pembangunan ekonomi memiliki hubungan yang sangat erat dan ketergantungan satu sama lain. Seiring berkembangnya jaman, Indonesia sudah mulai meningkatkan pembangunan infrastrukturnya mulai dari pembangunan jalan tol, jembatan layang, maupun bangunan penunjang perekonomian lainnya. Berdasarkan data statistik dari Badan Pusat Statistik Indonesia (Badan Pusat Statistik, 2019, hal. 23) terkait statistik infrastruktur ekonomi indonesia pada tahun 2019 menunjukkan bahwa 83,52% kecamatan di Indonesia sudah terdapat pasar, 43,18% terdapat sarana akomodasi, 61,97% terdapat bank, dan 73,89% terdapat koperasi. Dalam hal pembangunan itu sendiri sudah banyak menggunakan teknologi yang semakin mudah membantu manusia dalam membuat konstruksinya. Mulai dari pengukuran, pencetakan, hingga pembangunan gedung maupun jalan tol. Dalam hal ini, pembangunan tersebut tidak terlepas dari bahan yang sering dijumpai yaitu semen.
Semen merupakan salah satu bahan bangunan yang umum dijual dipasaran dan dikenal banyak orang karena berperan sebagai bahan dasar dalam membuat suatu pondasi bangunan. Sehingga setiap pembentukan objek yang berkaitan dengan campuran antara semen dan pasir membutuhkan komposisi campuran yang pas untuk setiap bagiannya. Beberapa jenis campuran yang biasa digunakan antara lain campuran semen dan pasir untuk pemasangan batu bata, campuran semen dan pasir untuk plesteran dinding, campuran semen, pasir dan batu split untuk beton (Gasim, et al. 2020).
Namun komposisi dari adukan campuran antara semen dan pasir dapat diketahui saat pembuatan adukan dari material bangunan semen sebelum digunakan. Tetapi untuk beberapa alasan, dibutuhkan informasi tentang berapa banyak kadar semen dan pasir yang terkandung dalam sebuah campuran semen dan pasir yang sudah mengeras, misalnya campuran untuk pemasangan bata ataupun plesteran dinding merupakan hal yang sulit. Dalam hal ini salah satu cara untuk mengujinya adalah diuji di laboratorium oleh ahlinya.
Dalam hal adukan semen dan pasir yang sudah mengeras, adukan tersebut memiliki tekstur. Perbedaan kadar pasir akan menyebabkan perbedaan tekstur pada setiap campurannya. Perbedaan tekstur ini sangat sulit untuk dikenali secara kasat mata, namun perbedaan tekstur ini dapat diidentifikasi atau dikenali dengan menggunakan kecerdasan buatan. Dalam disiplin ilmu komputer salah satu metode yang sering digunakan dalam mengidentifikasi atau mengenali objek adalah Jaringan Syaraf Tiruan (JST). JST membutuhkan input berupa nilai tekstur dari suatu citra (foto) adukan yang sudah mengeras(misalnya hasil plesteran dinding).
Teknik pengolahan citra telah digunakan secara luas dan telah diimplementasikan ke berbagai jenis aplikasi dalam dunia computer vision . Berbagai teknik telah digunakan dalam robotic ,  pengklasifikasian  objek,  sistem biometri, medical visualization ,  perbaikan  dan pemugaran citra, industrial inspection dan human computer interface (Ibrahim et al., 2012). Metode JST digunakan juga dalam penelitian klasifikasi mutu pepaya berdasarkan ciri tekstur. Jenis pepaya yang digunakan adalah Calina IPB-9, klasifikasi dilakukan ke dalam tiga kelas mutu yaitu Super, A, dan B. Fitur tekstur yang digunakan adalah energy, entropy, contras, homogeneity, invers difference moment, variance, dan dissimiliarity .  Hasil  pengujian menunjukkan fitur energy, dan entropy dapat memberikan tingkat akurasi sebesar 86.11% (Wibowo & Harjoko, 2018).
Penelitian terkait perbandingan antara JST Backpropagation terhadap metode lainnya antara lain, perbandingan jaringan Learning Vector Quantization dan Backpropagation pada klasifikasi daun. Penelitian ini dilakukan oleh Adinugroho dan Sari (2017) menghasilkan tingkat akurasi untuk Backpropagation sebesar 0,952 sedangkan LVQ adalah 0,420, hal ini membuktikan bahwa Backpropagation lebih baik dari LVQ. Metode pengenalan JST dengan
input tekstur analisis sering digunakan pada penelitian identifikasi objek. Salah satu penelitian ini dilakukan oleh Gasim dkk, (2013) adalah identifikasi jenis kayu yang menggunakan metode pengenalan JST dan nilai tekstur analisis sebagai input, penelitian ini mendapatakan tingkat akurasi pengenalan untuk 20 jenis kayu adalah 95%.
Terdapat penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Gasim dan Sudiadi (2019) tentang identifikasi kadar semen  dan pasir pada campuran kering menggunakan metode backpropagation . Pada penelitian tersebut peneliti melakukan penelitian melalui citra digital dari tekstur permukaan campuran semen pasir dengan kamera beresolusi 7 MP dengan jarak potret kurang lebih 8 cm dan dilakukan pada siang hari. Ukuran dari citra latih dan citra uji yang digunakan sebesar 500x500 piksel sebanyak 300 citra latih dan 150 citra uji. Metode pengenalan Jaringan Syaraf Tiruan dengan algoritma backpropagation digunakan dengan ekstraksi ciri dari matrik GLCM pada penelitian ini. Hasil dari penelitian tersebut mampu memberikan tingkat akurasi pengenalan sebesar 87,33%.
Penelitian tersebut dikembangkan lagi oleh Gasim, dkk (2020) mengenai identifikasi kadar semen dan pasir melalui citra permukaan menggunakan teknik blok citra. Hampir sama metode pengambilan data dan metode pengenalan dengan penelitian sebelumnya, tetapi penelitian ini menggunakan teknik blok citra sebelum ekstraksi fitur dilakukan. Fitur yang digunakan adalah mean, standar deviasi, entropy, skewness, dan kurtosis dari citra LBP. Sehingga hasil akurasi dari pelatihan JST mendapatkan arsitektur tiga lapisan tersembunyi, dengan tingkat akurasi pengenalan sebesar 80%.
Penelitian yang dilakukan oleh Galang Romadhon dan Murinto (2014) tentang aplikasi pengenalan citra rambu lalu lintas berbentuk lingkaran menggunakan metode jarak City-Block menunjukkan adanya pengaruh tingkat akurasi pada beberapa ukuran citra yang diuji. Penelitian ini menggunakan pengujian kerja sistem dengan variasi ukuran citra 50x50, 75x75, 100x100 dengan metode pengenalan jarak city-block . Tingkat akurasi yang didapat pada ukuran 50x50 adalah 88%, ukuran 75x75 adalah 86,67% serta ukuran 100x100 adalah85,33%. Hasil dari penelitian tersebut menunjukkan bahwa citra ukuran 50x50 menunjukkan akurasi tertinggi sebesar 88% dari ukuran lainnya.
Penelitian lainnya tentang ukuran citra juga dilakukan oleh Nur Tyas Anggraeni dan Abdul Fadlil (2013) mengenai sistem identifikasi citra jenis cabai (Capsicum Annum L.) menggunakan metode klasifikasi city block distance . Pengujian unjuk kerja sistem dilakukan dengan menggunakan variasi ukuran citra dan metode pengenalan matrik jarak city  block distance dengan metode ekstraksi dalam bentuk vektor ciri yang diperoleh dari citra cropping. Hasil pengujian sistem identifikasi cabai ini mencapai tingkat akurasi tertinggi sebesar 93% pada ukuran citra cabai 10x10 dengan metode klasifikasi lorentzian distance dan paling rendah tingkat akurasinya sebesar 57% pada ukuran citra cabai 20x15 dengan metode klasifikasi gower distance .
Dari berbagai penelitian-penelitian yang telah dilakukan di atas, terdapat berbagai metode yang menghasilkan tingkat akurasi yang cukup baik, diantaranya yaitu metode backpropagation , city block distance , dan Learning Vector Quantization . Penelitian kali ini difokuskan untuk mengukur dan membandingkan tingkat akurasi pengenalan berdasarkan ukuran citra yang berbeda pada citra campuran kering semen dan pasir. Penelitian ini juga menggunakan metode jaringan syaraf tiruan dengan algoritma backpropagation untuk mengidentifikasi kadar semen dan pasir pada campuran kering. Pada penelitian terdahulu belum ada yang membandingkan tingkat akurasi berdasarkan ukuran citra pada objek tersebut. Sehingga sampai saat ini belum diketahui ukuran citra berapa yang memiliki akurasi terbaik. Oleh karena itu penelitian ini penting untuk dilakukan.

## 2. METODE PENELITIAN
Berikut ini adalah tahapan-tahapan yang dilakukan oleh peneliti dalam melakukan penelitian. Tahapan ini digambarkan dalam bentuk diagram kerangka metode penelitian pada Gambar 1.
Gambar 1. Langkah Kerja Penelitian

## 2.1 Identifikasi Masalah
Tahap ini penelitian dimulai dengan melakukan pencarian topik-topik terkait mengenai perbandingan tingkat akurasi pengenalan kadar semen dan pasir pada campuran kering berdasarkan ukuran citra .

## 2.2 Studi Literatur
Tahap ini, peneliti melakukan studi literatur dan studi pustaka dengan mencari hasil penelitian berupa jurnal maupun buku serta referensi yang relevan yang berhubungan dengan penelitian terkait. Tahap ini dilakukan untuk mendapatkan informasi berupa teori-teori dasar terkait dengan penelitian yang diambil serta pengembangan dari penelitian yang sejenis.
Identifikasi Masalah Studi Literatur dan Studi Pustaka
Pembuatan Sampel Penelitian 1:1 1:1,5 1:2 1:2,5 1:3 1:3,5 Jurnal dan Text Book Citra Latih Citra Uji Ekstraksi Ciri Ekstraksi Ciri Data Latih Data Uji Training JST Pengujian Kesimpulan Pembuatan Laporan Pengumpulan Data Pemotretan Pemilahan Citra 1 Cropping Pemilahan Citra 2 Analisis Hasil Pelatihan JST Pengujian JST Hasil Pengujian Mulai
Selesai

## 2.3 Pembuatan Sampel Penelitian
Tahap ini merupakan tahap pembuatan sampel penelitian dari campuran semen dan pasir. Campuran semen dan pasir dibuat menjadi lima sampel untuk tiga sampel pelatihan dan dua sampel pengujian. Campuran semen dan pasir dibuat dengan perbandingan sebagai berikut 1:1, 1:1,5, 1:2, 1:2,5, 1:3, dan 1:3,5. Contoh sampel yang akan digunakan dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Sampel Campuran Semen dan Pasir

## 2.4 Pengumpulan Data
Pada tahap ini, peneliti melakukan pengumpulan data menggunakan dataset berupa gambar dari tekstur pada campuran semen dan pasir yang telah dibuat dan digosok sehingga permukaannya rata seperti pada Gambar 3. Berikut penjelasan tentang tahapan ini.
Gambar 3. Permukaan Sampel yang Sudah Diratakan
Pemotretan akan dilakukan pada siang hari dengan pencahayaan yang berasal dari sinar matahari dan tidak menggunakan cahaya flash dari kamera ataupun lampu. Sebelumnya, sampel dibasuh menggunakan air dan disikat untuk membersihkan sampel dari kotoran yang dapat menganggu hasil potret data. Kamera Kompak Samsung ES9 dengan resolusi kamera 7MP yang dapat dilihat pada Gambar 4. dengan jarak potret ± 9cm seperti Gambar 5. akan digunakan untuk mengambil dataset . Pemotretan dilakukan beberapa kali untuk setiap sampel sehingga mendapatkan jumlah data citra yang cukup dan nantinya akan diseleksi nanti pada tahap selanjutnya.
Satria.A, et., al (Perbandingan Akurasi Pengenalan Kadar Semen dan Pasir Berdasarkan Ukuran Citra Dengan Backpropagation ) IJCCS Vol. x, No. x _page–end_page
Gambar 4. Kamera yang Digunakan
Gambar 5. Proses Pemotretan Sampel Penelitian
Setelah dilakukan proses pemotretan maka data citra yang diambil tadi akan dipilah untuk memilih gambar yang tidak blur untuk dijadikan sebagai citra latih dan citra uji. Pimilahan dilakukan guna menyingkirkan hasil foto yang tidak diinginkan seperti blur , buram, gelap, dll.
Tahap berikutnya dilanjutkan dengan proses pemotongan ( cropping ) citra dari dataset yang telah dikumpulkan. Masing-masing dataset akan di cropping menjadi 5 ukuran citra yang berbeda yaitu berukuran 150x150 piksel, 250x250 piksel, 350x350 piksel, 450x450 piksel, dan 550x550 piksel (Gambar 6).
Gambar 6. Citra Ukuran 550x550 Piksel
Setelah dilakukan proses cropping maka data citra yang di cropping tadi akan dipilah kembali untuk memilih gambar yang tidak blur untuk dijadikan sebagai citra latih dan citra uji. Jumlah data untuk masing-masing ukuran adalah 75 citra latih untuk setiap campuran dan 20
citra uji untuk masing-masing campuran, sehingga totalnya sebanyak 450 citra latih dan 120 citra uji untuk masing-masing ukuran cropping citra seperti pada tabel 1.
Tabel 1. Jumlah Data Citra yang Digunakan
Jenis Campuran Ukuran Citra 550x550 px 450x450 px 350x350 px 250x250 px 150x150 px Data Latih Data Uji Data Latih Data Uji Data Latih Data Uji Data Latih Data Uji Data Latih Data Uji 1:1 75 20 75 20 75 20 75 20 75 20 1:1.5 75 20 75 20 75 20 75 20 75 20 1:2 75 20 75 20 75 20 75 20 75 20 1:2.5 75 20 75 20 75 20 75 20 75 20 1:3 75 20 75 20 75 20 75 20 75 20 1:3.5 75 20 75 20 75 20 75 20 75 20 Total 450 120 450 120 450 120 450 120 450 120

## 2.5 Analisis Hasil
Tahap berikutnya dengan melakukan proses ekstraksi ciri citra terhadap data citra latih untuk digunakan sebagai input JST. Ciri yang digunakan adalah entropi (2), standar deviasi (3), kontras (4), homogenitas (7), korelasi (5), dan energi (6). Proses ini diawali dengan mengubah citra menjadi citra skala keabuan ( grayscale ) (1)
f(x,y) = 0.2989 * R + 0.5870 * G + 0.1140 * B (1) Entropi ) × log )) (2) Standar Deviasi ( ( ) ) [ ] ) (3)
kemudian akan digunakan untuk mendapatkan nilai dari fitur GLCM sehingga didapatkan nilai kontras, homogenitas, korelasi, dan energi dari hasil GLCM tersebut.
Gambar 7. Proses Terbentuknya Matriks GLCM
Beberapa fitur yang diberikan GLCM antara lain (Ricardo & Gasim, 2019):
1. Contrast
Merupakan nilai intensitas antara sebuah piksel terhadap tetangganya untuk seluruh piksel dalam citra menggunakan persamaan (4).
| | ( ) (4)
2. Correlation Merupakan sebuah nilai dari seberapa berkorelasinya sebuah piksel terhadap tetangganya untuk seluruh piksel dalam citra menggunakan persamaan (5) )( ) (5) 3. Energy Merupakan sebuah nilai jumlah kuadrat elemen matriks GLCM menggunakan persamaan (6)
)² (6)
4. Homogeneity
Merupakan nilai yang kedekatan distribusi elemen dalam GLCM ke GLCM diagonal menggunakan persamaan (7).
) | (7)
Kemudian setelah  diekstraksi,  tahap berikutnya  dilakukan dengan membuat pembangunan model JST setelah data latih terbentuk. Data latih yang sudah ada akan dilatih melalui model JST lapis banyak. Pelatihan JST dimaksudkan supaya semua data latih dapat dikenali oleh JST dengan cara mengubah bobot nilai yang ada dalam JST dengan algoritma propagasi balik. Berikut gambar 8. menunjukkan arsitektur yang akan digunakan pada proses latihan. Terdiri dari enam neuron input , beberapa lapisan tersembunyi ( hidden layer ), dan enam neuron output.

## Gambar 8. Arsitektur JST
Pelatihan JST juga membutuhkan target (nilai output ) untuk tiap kolom input dari tabel citra latih. Adapun target yang didefinisikan dalam penelitian dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Definisi Target Neuron Input Jenis Campuran 1:1 1:1.5 1:2 1:2.5 1:3 1:3.5 Neuron 1 1 0 0 0 0 0 Neuron 2 0 1 0 0 0 0 Neuron 3 0 0 1 0 0 0 Neuron 4 0 0 0 1 0 0
t is short and clear, implies research results (First Author) Neuron 5 0 0 0 0 1 0 Neuron 6 0 0 0 0 0 1
Tahap selanjutnya melakukan pengujian hasil dari pelatihan JST tadi akan diuji melalui GUI yang akan dibuat melalui aplikasi MATLAB. Dengan GUI yang telah dirancang dapat diketahui seberapa banyak sampel uji yang akan dikenali dan tak dikenali dari masing-masing ukuran citra yang berbeda-beda. Rumus yang akan digunakan untuk menghitung tingkat akurasi setiap masing-masing ukuran citra yang diuji (8):
= × 100% (9)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Arsitektur JST hasil pelatihan untuk masing-masing ukuran citra dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 4. Arsitektur JST Hasil Pelatihan Arsitektur JST Ukuran Citra Dalam Piksel 550x550  450x450  350x350  250x250  150x150 Banyaknya  neuron  pada Input Layer 6 6 6 6 6 Banyaknya Hidden Layer 3 3 3 3 3 Banyaknya  neuron  pada Hidden Layer 1 25 35 35 45 50 Banyaknya  neuron  pada Hidden Layer 2 50 70 50 45 50 Banyaknya  neuron  pada Hidden Layer 3 25 70 35 30 50 Banyaknya  neuron  pada Output Layer 6 6 6 6 6
Tabel 4. menunjukkan bahwa arsitektur JST untuk setiap ukuran citra adalah berbeda, hal ini disebabkan karena arsitektur-arsitektur tersebut merupakan arsitektur terbaik (akurasi pengenalan terbaik) untuk masing-masing ukuran citranya.

## Hasil Pengujian
Pada tahapan ini dilakukan pengujian arsitektur JST dengan menggunakan hasil dari data uji yang telah diekstraksi fiturnya dengan Standar Deviasi, Entropi, dan GLCM berdasarkan 6 ciri statistik. Jumlah data uji yang digunakan sebanyak 120 citra. Pengujian ini dilakukan dengan rancangan GUI yang dibuat pada aplikasi MATLAB yang dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Bentuk Aplikasi Pengujian
Gambar 10. Grafik Hasil Pengujian
Pada Gambar 10. dapat dilihat grafik hasil dari pengujian yang telah dilakukan menggunakan GUI MATLAB, berikut penjelasan setiap hasil pengujian data uji untuk setiap ukurannya dapat dilihat pada Tabel 5 sampai dengan Tabel 9.
Tabel 5. Detail Hasil Pengujian pada Data Uji 550x550 Piksel
Jenis Campuran Jumlah Data Uji Dikenali Tidak Dikenali 1:1 20 20 0 1:1.5 20 20 0 1:2 20 16 4 1:2.5 20 16 4 1:3 20 17 3 1:3.5 20 18 2 Total 120 107 13
Pada Tabel 5. menunjukkan hasil pengujian secara keseluruhan terdapat 107 data uji yang mampu dikenali dari 120 data uji serta mendapatkan akurasi sebesar 89,17% untuk ukuran cropping citra 550x550 piksel.
550x550 px 450x450 px 350x350 px 250x250 px 150x150 px 1:1 20 20 20 20 20 1:1.5 20 20 12 14 12 1:2 16 15 18 17 20 1:2.5 16 20 6 20 9 1:3 17 15 17 15 15 1:3.5 18 9 20 10 15 0 5 10 15 20 25 D a ta U ji Y a n g D ik en a li Hasil Pengujian Seluruh Ukuran Citra
Tabel 6. Detail Hasil Pengujian pada Data Uji 450x450 Piksel Jenis Campuran Jumlah Data Uji Dikenali Tidak Dikenali 1:1 20 20 0 1:1.5 20 20 0 1:2 20 15 5 1:2.5 20 20 0 1:3 20 15 5 1:3.5 20 9 11 Total 120 99 21
Pada Tabel 6. menunjukkan hasil pengujian secara keseluruhan terdapat 99 data uji yang mampu dikenali dari 120 data uji serta mendapatkan akurasi sebesar 82,5% untuk ukuran cropping citra 450x450 piksel.
Tabel 7. Detail Hasil Pengujian pada Data Uji 350x350 Piksel
Jenis Campuran Jumlah Data Uji Dikenali Tidak Dikenali 1:1 20 20 0 1:1.5 20 12 8 1:2 20 18 2 1:2.5 20 6 14 1:3 20 17 3 1:3.5 20 20 0 Total 120 93 27
Pada Tabel 7. menunjukkan hasil pengujian secara keseluruhan terdapat 93 data uji yang mampu dikenali dari 120 data uji serta mendapatkan akurasi sebesar 77,5% untuk ukuran cropping citra 350x350 piksel.
Tabel 8. Detail Hasil Pengujian pada Data Uji 250x250 Piksel
Jenis Campuran Jumlah Data Uji Dikenali Tidak Dikenali 1:1 20 20 0 1:1.5 20 14 6 1:2 20 17 3 1:2.5 20 20 0 1:3 20 15 5 1:3.5 20 10 10 Total 120 96 24
Pada Tabel 8. menunjukkan hasil pengujian secara keseluruhan terdapat 96 data uji yang mampu dikenali dari 120 data uji serta mendapatkan akurasi sebesar 80% untuk ukuran cropping citra 250x250 piksel.
Tabel 9. Detail Hasil Pengujian pada Data Uji 150x150 Piksel
Jenis Campuran Jumlah Data Uji Dikenali Tidak Dikenali 1:1 20 20 0 1:1.5 20 12 8 1:2 20 20 0 1:2.5 20 9 11 1:3 20 15 5 1:3.5 20 15 5
Total 120 91 29
Pada Tabel 9. menunjukkan hasil pengujian secara keseluruhan terdapat 91 data uji yang mampu dikenali dari 120 data uji serta mendapatkan akurasi sebesar 75,83% untuk ukuran cropping citra 150x150 piksel.

## 4. KESIMPULAN
Pengujian yang telah dilakukan menggunakan 5 ukuran cropping citra yaitu 550x550 px, 450x450 px, 350x350 px, 250x250 px dan 150x150 px dengan jarak pemotretan ± 9cm, serta ektraksi ciri GLCM dengan nilai Entropi dan Standar Deviasi yang digunakan sebagai parameter input pada Jaringan Syaraf Tiruan dengan 3 hidden layer terbaik seperti ditunjukkan pada Tabel 5 sampai Tabel 9 dimana hasil pengenalan pada jenis campuran kering semen dan pasir pada ukuran cropping citra 550x550 px memperoleh tingkat pengenalan tertinggi dengan hasil pengenalan sebanyak 107 dari 120 citra uji sebesar 89.17% dibandingkan dengan ukuran cropping citra lainnya.

## 5. SARAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, terdapat saran untuk penelitian selanjutnya, yaitu melakukan perbandingan akurasi dengan perbandingan tingkat skala keabuan ataupun pengaruh jumlah dataset yang digunakan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Badan Pusat Statistik. 2019, Statistik infrastruktur indonesia 2019, CV. Nario Sari.
[2] Gasim, Sudiadi, Ricoida, D. I., Rusbandi, & Teguh, R. 2020, Identifikasi Kadar Semen Dan Pasir Melalui Citra Permukaan Menggunakan Teknik Blok Citra, JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) , 7 (2), 188–199. https://doi.org/10.35957/jatisi.v7i2.371
[3] Ibrahim, R., Zin, Z. M., Nadzri, N., Shamsudin, M. Z., & Zainudin, M. Z. 2012,. Egg’s Grade Classification and Dirt Inspection Using Image Processing Techniques, Lecture Notes in Engineering and Computer Science , 2198 , 1179–1182.
[4]  Wibowo, F., & Harjoko, A. 2018, Klasifikasi Mutu Pepaya Berdasarkan Ciri Tekstur Glcm Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan, Khazanah  Informatika:  Jurnal  Ilmu Komputer Dan Informatika , 3 (2), 100. https://doi.org/10.23917/khif.v3i2.4516
[5]  Adinugroho, S., & Sari, Y. A. 2017, Perbandingan  Jaringan  Learning  Vector Quantization dan Backpropagation pada Klasifikasi Daun Berbasiskan Fitur Gabungan , Jurnal Informatika & Multimedia, p-ISSN 2252-486X e-ISSN 2548-4710 , 9 (02), 58–64.
[6]   Gasim,  Harjoko,  A.,  Seminar,  K.  B.,  &  Hartati,  S.  2013, Image Blocks Model for Improving Accuracy In Identification Systems of Wood Type , International Journal of
Advanced Computer Science and Applications , 4 (6), 48–53. https://doi.org/10.14569/ijacsa.2013.040607
[7]  Gasim, & Sudiadi. 2019, Identifikasi Kadar Semen Dan Pasir Pada Campuran Kering Menggunakan Metode Backpropagation , Khazanah Informatika: Jurnal Ilmu Komputer Dan Informatika , 5 (1), 37–43.
[8]   Romadhon, G., & Murinto. 2014, Aplikasi Pengenalan Citra Rambu Lalu Lintas Berbentuk Lingkaran Menggunakan Metode Jarak City-Block, JSTIE (Jurnal Sarjana Teknik Informatika) (E-Journal) , 2 (2), 1361–1369.
[9]  Anggraeni, N. T., & Fadlil, A. 2013, Sistem Identifikasi Citra Jenis Cabai (Capsicum Annum L.) Menggunakan Metode Klasifikasi City Block Distance , JSTIE (Jurnal Sarjana Teknik Informatika) (E-Journal) , 1 (2), 409–418. https://doi.org/10.12928/jstie.v1i2.2265
[10]  Sutojo, T., Mulyanto, E., & Suhartono, V. 2010, Kecerdasan Buatan, CV. Andi Offset, Yogyakarta.